【摘 要】
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<正>密度泛函理论(DFT)由于计算量相对较小,计算精度相对较高,近年来其应用量呈指数增长。然而DFT的计算精度在预测化合物标准生成焓方面不如基于从头算的G3方法,而且 DFT的
【机 构】
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厦门大学化学化工学院固体表面物理化学国家重点实验室;
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<正>密度泛函理论(DFT)由于计算量相对较小,计算精度相对较高,近年来其应用量呈指数增长。然而DFT的计算精度在预测化合物标准生成焓方面不如基于从头算的G3方法,而且 DFT的计算误差随着体系的增大而增大。为此,许多研究小组致力于开发校正DFT计算结果的经验方法。神经元网络作为一种非常灵活有效的非线性优化工具,也被应用其中。反向传播网络(简称BP网络)是对非线形可微分函数进行权值训练的多层前向网络。为了避免 BP网络陷于局部解,在BP网络的基础上融合了多群体并行遗传算法,我们开发出一个遗传
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